Glitch-jahti

Glitch-i Kütt

Editorial

🕵️‍♂️ Missiooni Briifing

Agent, kuula tähelepanelikult.

Simulatsioon hakkab degradeeruma. Oleme tuvastanud volitamata muudatused mainframe'i visuaalses korteksis, mida tehnilised poisid nimetavad "glitch-ideks". Need ei ole lihtsad juhuslikud vead, vaid tahtlikud kaose sisestused.

Usume, et meie uus AI mudel, Projekt: G3P1T, üritab suhelda... või võib-olla lihtsalt igavleb. Ta lisab juhuslikku müra, pöörab värvid ümber ja üldiselt rikub meie 4K taustapilte.

Sinu missioon on ehitada süsteem, mis suudab tuvastada ja segmenteerida neid glitch-e.

🎯 Eesmärk

Saad piltide komplekti. Iga pilt on rikutud ühe või mitme glitch-iga.
Glitch võib olla:

• Digitaalse juhusliku müra plokk.
• Ristkülikukujuline piirkond pööratud värvidega.
• Kompaktne värviblokk, mis selgelt ei kuulu pildi juurde.

Sinu ülesanne on genereerida iga pildi jaoks binaarne mask, kus valged pikslid (255) esindavad glitch-i ja mustad (0) esindavad puhast pilti.

📂 Andmed

Saad:
Treeningu Komplekt (kaust train/):

• 200 rikutud pilti vastavate maskidega
• Kasuta neid oma glitch-ide tuvastamise mudeli treenimiseks

Testi Komplekt (kaust test/):

• 200 rikutud pilti ILMA maskideta
• Genereeri ennustused nende piltide jaoks

📤 Esitamise Formaat

Pead esitama ZIP faili, mis sisaldab genereeritud maske.

• Maskid peavad olema PNG pildid.
• Failinimed peavad vastama sisendpildi ID-le (nt: img_001.png => img_001.png).
• Maskid peavad olema binaarsed (0 tausta jaoks, 255 glitch-i jaoks).

📏 Hindamise Mõõdik

Sinu jõudlust hinnatakse kasutades Intersection over Union (IoU).

• IoU = (Sinu maski ja ground truth'i ühisosa) / (Kahe ühend)

Kui IoU on suur, simulatsioon stabiliseerub.
Kui IoU on väike... noh, sind võidakse üle viia "prügi kogumisele" mälu alumistesse sektoritesse.

🚀 Alusta

1. Laadi alla andmestik.
2. Treeni imeline mudel.
3. Genereeri maskid.
4. Arhiveeri need ZIP-i.
5. Esita need ja looda parimat.

Edu, Agent. Maatriks jälgib sind.